监督学习和无监督学习的区别和联系介绍如下：
监督学习是在给定标签的训练数据上进行学习，非监督学习是在没有标签的训练数据上进行学习。
1、监督学习
监督学习是在具有标签的训练数据上进行学习。在监督学习中，训练数据包括输入特征和对应的标签或输出值。通过使用这些标签作为参考闹枣，算法可以学习输入特征和输出之间的关系，从而能够对新的输入数据进行准确的预测或分类。
2、非监督学习
非监督学习是在没有标签的训练数据上进拦埋行学习。在非监督学习中，算法需要自行发现数据中的模式、关系，而不依赖于外部标签或参考。非监督学习的目标通常是对数据进行聚类、降维或异常检测等任务。常见的非监督学习算法包括聚类算法、主成分分析、自组织映射等。
3、应用场景上的区别
监督学习更适用于已经有标签的数据集，可以用于分类、回归等任务。根据历史数据的标签，可以训练一个监督学习模型来预测新的未知样本的类别或值。而非监督学习则更适用于无标签的数据集，可以帮助发现数据中的内在结构、特征或模式，为后续的分析和理解提供基础。
监督学习中的半监督学习：
1、半监督学习
半监督学习是机器学习领域中一种介于监督学习和非监督学习之间的学习方式。与标准的监督学习不同，半监督学习中只有一小部分数据是有标注的，即只有部分训练数据是带标签的，剩余的数据没有标注。半监督学习是让计算机在少数据条件下提高某个模型准确度的技术之一。
2、半监督核心
半监督学习的核心是利用少量的带有标签的数据来指导机器学习无标签的数据之间的相似性和分类规律。考虑一个学习分类任务的例子，在正常的监督学习中，人们需要足够的有标签数据来训练分类器。
3、半监督学习的应用
半监督学习的应用有很多，从图像、拦埋音频和自然语言处理到异常检测和其他领简弯蚂域都有广泛的应用。半监督学习为许多真实世界的应用提供了解决方案，这些应用极大地减少了依赖于标记数据的成本和时间。